最近、Pythonを使って機械学習を勉強しているがnumpyやpandas, グラフ作成辺りの体系的な知識が足りない気がしていたので、この辺りをまとめた本「Python for Data Analysis (第2版)」を […]
カテゴリー: 書評
ビルゲイツの新しい最も好きな本: 「Enlightenment Now」
ビルゲイツが自身のブログで新しい最も好きな本としてSteven Pinkerの「Enlightenment Now」であると発表しました。 My new favorite book of all time 今までビルゲイ […]
「ベイズ推論による機械学習」を読んだ
最近出版された、「ベイズ推論による機械学習」を読んだ。何やら最近盛り上がってきているように見えるベイジアンの機械学習へのアプローチを学ぼうとして手に取った。しかも「入門」と書いてあるので。 本書はベイズの定理から始まって […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第7章を読んだ
前回の続き。第7章は線形回帰について。このあたりでようやく1/4までたどり着いた。先は長い。 目次は以下の通り。 7 Linear regression 7.1 Introduction 7.2 Model specif […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第6章を読んだ
前回の続き。難しくなってきたが細々と読み続けている。これを読み切ったら大抵の機械学習本は読めるようになるのではという感覚がある。 第6章は、Frequentist statistics 頻度統計について。この章は比較的知 […]
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第5章を読んだ
前回（「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第4章を読んだ）の続き。 第5章はベイジアン統計について。基本的に著者はベイジアンの立場を取っているようで、本書はここ […]
線形代数の復習に「Linear Algebra and its Applications」を読んだ
機械学習とは切り離すことのできない、重要な数学分野である線形代数。はるか昔に習った線形代数を思い出すために「Linear Algebra and its Applications」という教科書を読みました。この本はAx= […]
Kerasによるニューラルネットワーク本「Deep Learning with Keras」を読んだ
Deep Learningの基本的な仕組みなどについては大体把握してきたと思うので、実際に動くコードを書くにはどうすればよいのかということを学ぶために、Kerasによるニューラルネットワーク本、「Deep Learnin […]
Deep Learningによる自然言語処理の教科書「Neural Network Methods for Natural Language Processing」を読んだ
タイトルの通り、Deep Learningによる自然言語処理の教科書「Neural Network Methods for Natural Language Processing」を読みました。全体として色々と理解が深ま […]
ソフトウェアエンジニアの方向性を指し示す一冊：The Complete Software Developer’s Career Guide
Soft Skills で有名なJohn Sonmez氏による最新作、「The Complete Software Developer’s Career Guide: How to Learn Your Ne […]